C++ / IA – ML

Bienvenidos sean a este post, hoy hablaremos un poco sobre un sub-campo de IA.

Todos los sub-campos mencionados en posts anteriores son areas muy buenas para un programador para sumergirse mas. Sin embargo, ML (Machine Learning) tiene la particularidad de que encaja en cada uno de ellos, hablando en terminos de algoritmos y modelos para cada aplicacion especifica.

Este nos lleva a un nuevo nivel de creacion de maquinas para ejecutar tareas como las hacen los humanos, y en algunos casos incluso mejor. La meta de ML es construir sistemas capaz de hacer cosas sin instruciones especificas. Antes de comenzar a crear una inteligencia artificial deberiamos analizar a la inteligencia humana.

Cuando un bebe nace, este no expresa una inteligencia como tal pero si comienza a conocer todo su entorno. Que sepamos no existen niños de 1 año que resuelvan ecuaciones diferenciales o componen musica. A medida que el niño comienza a caminar, tomar cosas, y hacer preguntas va ganando conocimiento acerca del mundo. Al principio, tomara un libro pero se lo llevara a la boca. Con el tiempo, abrira el libro y comenzara viendo las imagenes para en algun momento comenzar a leerlo. Con el tiempo seguira desarrollandose, asi como sus conexiones neuronales. De la misma manera que un niño va aprendiendo, ML se encarga de construir los modelos fundacionales que directamente ejecutan las tareas, sino que son capaces de aprender como hacerlo. Siendo la diferencia fundamental entre establecer el sistema para ejecutar instrucciones predefinidas y dejar que lo resuelva por si solo

Vamos a suponer que tenemos un sistema con algoritmos y modelos. Despues de ingresarles algunos datos, este sera capaz de aprender mas y mas tal como lo hace un niño, como mencionamo anteriormente, mediante el procesamiento de los datos ingresados de manera visual (a traves de sus ojos), u olor, o sabor. Si desarrollamos una manera de que haga preguntas, al igual que sucede con un niño para comenzar a entender palabras y asociar estas palabras con objetos en el mundo real, e inclusive conceptos tangibles. Los sistemas ML actuales actuan casi de la misma manera, se procesan los datos de entrada para producir alguna salida que conforma a los resultados esperados por nosotros. Esto es un resumen sobre el concepto de ML pero ya nos meteremos mas en tema.

En resumen, hoy hemos visto ML, Machine Learning, que es, algunos conceptos de este, y como trabaja muy basicamente. Espero les haya resultado de utilidad sigueme en tumblr, Twitter o Facebook para recibir una notificacion cada vez que subo un nuevo post en este blog, nos vemos en el proximo post.